Questões de Concurso
Comentadas sobre data mining em banco de dados
Foram encontradas 416 questões
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SEFIN de Fortaleza - CE
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SEFIN de Fortaleza - CE - Analista Fazendário Municipal - Área de Conhecimento: Ciência da Computação, Informática/Processamento de Dados |
Q2228311
Banco de Dados
Julgue o item a seguir, a respeito de inteligência artificial (IA) e machine learning.
K-means é um algoritmo de aprendizado não supervisionado,
em que se calcula a distância entre os objetos da base e cada
um dos centroides; em que se atribui cada objeto ao
centroide mais próximo; e em que se classifica cada item
para sua média mais próxima.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - SERPRO - Analista - Especialização: Tecnologia |
Q2226549
Banco de Dados
Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que consiste no treinamento de modelos computacionais para que possam reconhecer padrões e, a partir de um conjunto de dados de entrada, prever o valor de uma variável de saída. Em relação ao aprendizado de máquina, julgue o item a seguir.
A medida de confiança de uma regra de associação é calculada pela frequência com que tal regra aparece em transações individuais na base de dados transacional.
A medida de confiança de uma regra de associação é calculada pela frequência com que tal regra aparece em transações individuais na base de dados transacional.
Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
IF-SC
Prova:
FUNDATEC - 2023 - IF-SC - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2226081
Banco de Dados
Quanto a Noções de Data Mining e Business Intelligence (BI), analise as assertivas
abaixo e assinale a alternativa correta.
I. Data Mining faz a varredura de uma pequena quantidade de dados de cada vez. II. Business Intelligence atua na parte física de infraestrutura. III. Data Mining também é conhecido como mineração de dados. IV. Business Intelligence passou a ser tratado como uma aplicação de estratégia integrada.
I. Data Mining faz a varredura de uma pequena quantidade de dados de cada vez. II. Business Intelligence atua na parte física de infraestrutura. III. Data Mining também é conhecido como mineração de dados. IV. Business Intelligence passou a ser tratado como uma aplicação de estratégia integrada.
Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
IF-SC
Prova:
FUNDATEC - 2023 - IF-SC - Professor EBTT - Informática |
Q2222876
Banco de Dados
Conhecido também como mineração de dados, sua função principal é a varredura de
grande quantidade de dados à procura de padrões e detecção de relacionamentos entre informações,
gerando novos subgrupos de dados. Usado comumente em grandes bancos de dados, pode-se
considerar que é como um agregador e organizador de dados. Trata-se do conceito de:
Ano: 2012
Banca:
FUNDEP (Gestão de Concursos)
Órgão:
MPE-MG
Prova:
FUNDEP (Gestão de Concursos) - 2012 - MPE-MG - Analista do MP - Tecnologia da Informacao - Administração de Banco de Dados |
Q2213504
Banco de Dados
Como é conhecido o padrão de data mining em que o sistema irá aprender com alguns
exemplos antes de partir para uma efetiva identificação de tipos de dados que sejam
desconhecidos a partir dos exemplos apresentados?
Ano: 2023
Banca:
IF-MT
Órgão:
IF-MT
Prova:
IF-MT - 2023 - IF-MT - Professor do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico - Informática |
Q2188060
Banco de Dados
Sobre as etapas do processo de descoberta de conhecimento e mineração de dados (KDD, Knowledge Discovery
and Data Mining), numere a coluna da direita de acordo com a coluna da esquerda:
1. Seleção de dados 2. Limpeza de dados 3.Mineração de dados 4. Avaliação
( ) São aplicados algoritmos para extração de características dos dados.
( ) O subconjunto objetivado dos dados e os atributos de interesse são identificados examinando-se o conjunto de dados bruto inteiro.
( ) Os padrões são apresentados para os usuários em uma forma inteligível.
( ) Ruído e exceções são removidos, valores de campo são transformados em unidades comuns e alguns campos são criados pela combinação de campos já existentes para facilitar a análise. Normalmente, os dados são colocados em um formato relacional, e várias tabelas podem ser combinadas em uma etapa de desnormalização.
Assinale a alternativa que apresenta a numeração CORRETA da coluna da direita, de cima para baixo, conforme Raghu e Gehrke (2011, p. 739):
1. Seleção de dados 2. Limpeza de dados 3.Mineração de dados 4. Avaliação
( ) São aplicados algoritmos para extração de características dos dados.
( ) O subconjunto objetivado dos dados e os atributos de interesse são identificados examinando-se o conjunto de dados bruto inteiro.
( ) Os padrões são apresentados para os usuários em uma forma inteligível.
( ) Ruído e exceções são removidos, valores de campo são transformados em unidades comuns e alguns campos são criados pela combinação de campos já existentes para facilitar a análise. Normalmente, os dados são colocados em um formato relacional, e várias tabelas podem ser combinadas em uma etapa de desnormalização.
Assinale a alternativa que apresenta a numeração CORRETA da coluna da direita, de cima para baixo, conforme Raghu e Gehrke (2011, p. 739):
Ano: 2023
Banca:
FGV
Órgão:
TJ-RN
Prova:
FGV - 2023 - TJ-RN - Analista Judiciário - Tecnologia de Informação – Análise de Sistemas |
Q2183344
Banco de Dados
A analista Carla recebeu a tarefa de implementar uma solução
algorítmica para classificar os processos arquivados no TJRN
entre aqueles que foram ganhos e aqueles que foram perdidos.
Na primeira abordagem, Carla se baseou no algoritmo de
machine learning que, aplicado à classificação binária, divide os
dados de entrada em duas regiões separadas por uma reta. Ao
fim do algoritmo, a distância da reta para o dado mais próximo de
cada região é a mesma e a maior possível.
Sendo assim, na primeira abordagem, Carla utilizou como base o algoritmo de machine learning:
Sendo assim, na primeira abordagem, Carla utilizou como base o algoritmo de machine learning:
Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
PROCERGS
Prova:
FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |
Q2172386
Banco de Dados
Assinale a alternativa correta sobre os critérios de seleção de atributos aplicáveis na
construção de árvores de decisão.
Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
PROCERGS
Prova:
FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |
Q2172384
Banco de Dados
__________ é um método de classificação binária que traça um hiperplano ótimo
que maximiza a margem de separação entre duas classes de dados. A etapa principal do algoritmo é
descobrir os vetores que são as instâncias equidistantes do hiperplano.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.
Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
PROCERGS
Prova:
FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |
Q2172383
Banco de Dados
__________ é uma classe de métodos ensemble que utiliza classificadores de árvore
de decisão. É uma combinação de preditores de árvores tal que cada árvore depende dos valores de
um vetor aleatório amostrado independentemente e com a mesma distribuição para todas as árvores.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.
Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
PROCERGS
Prova:
FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |
Q2172377
Banco de Dados
Analise as assertivas abaixo sobre o método de agrupamento k-means:
I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método que, para I - um valor escolhido de k, identifica k grupos de objetos com base na proximidade dos objetos com relação ao centroide do grupo. O centro é determinado como a média do vetor n-dimensional de atributos de cada grupo.
II. Por ser um método supervisionado, o K-means ajuda a excluir a subjetividade das análises.
III. K-means é um método para definir agrupamentos. Uma vez que os agrupamentos e os seus centroides são identificados, é fácil classificar novos objetivos para um cluster baseado na distância do objeto do centroide mais próximo.
Quais estão corretas?
I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método que, para I - um valor escolhido de k, identifica k grupos de objetos com base na proximidade dos objetos com relação ao centroide do grupo. O centro é determinado como a média do vetor n-dimensional de atributos de cada grupo.
II. Por ser um método supervisionado, o K-means ajuda a excluir a subjetividade das análises.
III. K-means é um método para definir agrupamentos. Uma vez que os agrupamentos e os seus centroides são identificados, é fácil classificar novos objetivos para um cluster baseado na distância do objeto do centroide mais próximo.
Quais estão corretas?
Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
PROCERGS
Prova:
FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |
Q2172372
Banco de Dados
Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as categorias de aprendizado de máquina
às suas características.
Coluna 1 1. Aprendizado Supervisionado. 2. Aprendizado Não Supervisionado. 3. Aprendizado Profundo.
Coluna 2 ( ) O algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados e aprende comparando a saída do modelo com a saída esperada, reajustando seus parâmetros até chegar em um limiar aceitável e pré-determinado a priori.
( ) Os algoritmos buscam encontrar padrões ou estruturas em conjuntos de dados não rotulados, por exemplo, gerando agrupamentos de dados.
( ) Conjunto de algoritmos que modelam abstrações de alto nível de dados usando grafos com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.
( ) Processo de aprendizado baseado em redes neurais com várias camadas (em geral, mais de cinco camadas): entrada, saída e oculta.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Coluna 1 1. Aprendizado Supervisionado. 2. Aprendizado Não Supervisionado. 3. Aprendizado Profundo.
Coluna 2 ( ) O algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados e aprende comparando a saída do modelo com a saída esperada, reajustando seus parâmetros até chegar em um limiar aceitável e pré-determinado a priori.
( ) Os algoritmos buscam encontrar padrões ou estruturas em conjuntos de dados não rotulados, por exemplo, gerando agrupamentos de dados.
( ) Conjunto de algoritmos que modelam abstrações de alto nível de dados usando grafos com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.
( ) Processo de aprendizado baseado em redes neurais com várias camadas (em geral, mais de cinco camadas): entrada, saída e oculta.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:
Ano: 2023
Banca:
FUNDATEC
Órgão:
PROCERGS
Prova:
FUNDATEC - 2023 - PROCERGS - ANC - Analista em Computação - Ênfase em Ciências de Dados |
Q2172364
Banco de Dados
Qual é a etapa de modelagem da metodologia CRISP-DM na qual são tratados os
valores nulos e pode ser necessário fazer fusão com outros dados?
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CNMP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - CNMP - Analista do CNMP – Área: Tecnologia da Informação e Comunicação - Especialidade: Suporte e Infraestrutura |
Q2133419
Banco de Dados
A respeito de data warehouse e data mining, julgue o próximo item.
Fatos, dimensões e medidas são elementos essenciais de um
data warehouse.
Ano: 2023
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
CNMP
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2023 - CNMP - Analista do CNMP – Área: Tecnologia da Informação e Comunicação - Especialidade: Suporte e Infraestrutura |
Q2133418
Banco de Dados
A respeito de data warehouse e data mining, julgue o próximo item.
O data mining é um processo usado para extrair e analisar
informações que revelam padrões ou tendências estratégicas
do negócio.
Ano: 2013
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
MC
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2013 - MC - Atividade de Complexidade Gerencial - Tecnologia da Informação |
Q2130906
Banco de Dados
Com relação a soluções de suporte à decisão, julgue o item subsecutivo.
Data mining utiliza diversos tipos de padrões e técnicas para
descobrir o conhecimento em base de dados. Eles são
provenientes, automaticamente, do banco de dados e não há
interação manual na descoberta de novos tipos de padrões.
Ano: 2023
Banca:
CESGRANRIO
Órgão:
Banco do Brasil
Prova:
CESGRANRIO - 2023 - Banco do Brasil - Agente de Tecnologia - Microrregião 158 - TI |
Q2128641
Banco de Dados
Sabendo que existe, na organização em que trabalha,
uma base de dados formada por uma grande tabela que
contém apenas o id do cliente e colunas do tipo booleano
indicando se um cliente possuía ou já tinha possuído cada
produto da organização, um funcionário de TI resolveu dividir os clientes em grupos apenas com base nessa informação, utilizando aprendizado de máquina.
Para essa tarefa, o funcionário de TI deve utilizar o aprendizado de máquina
Para essa tarefa, o funcionário de TI deve utilizar o aprendizado de máquina
Ano: 2023
Banca:
Quadrix
Órgão:
CREF - 3ª Região (SC)
Prova:
Quadrix - 2023 - CREF - 3ª Região (SC) - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2078035
Banco de Dados
No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.
No ciclo do CRISP-DM, a fase de implantação é a mais simples (jamais será um processo complexo), pois se resume à execução de scripts.
Ano: 2023
Banca:
Quadrix
Órgão:
CREF - 3ª Região (SC)
Prova:
Quadrix - 2023 - CREF - 3ª Região (SC) - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2078034
Banco de Dados
No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.
O entendimento do negócio é a fase do ciclo do CRISP-DM que exige mais tempo em mineração de dados, pois estima-se que essa etapa, geralmente, leve entre 50 e 70% do tempo e do esforço de um projeto.
Ano: 2023
Banca:
Quadrix
Órgão:
CREF - 3ª Região (SC)
Prova:
Quadrix - 2023 - CREF - 3ª Região (SC) - Analista de Tecnologia da Informação |
Q2078033
Banco de Dados
No que diz respeito ao modelo de referência CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), julgue o item.
Modelagem e avaliação são algumas das fases do ciclo do CRISP-DM.
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